Umetni vid: vse, kar morate vedeti

V svetu proizvodnje so računalniki zaostali. Industrija je šele začela izkoriščati ogromen potencial, ki ga ponuja umetna inteligenca. Vendar konvergenca umetne inteligence in proizvodnje že začenja vplivati. Ta članek bo raziskal, kako računalniški vid spreminja tovarne v industriji. Z zagotavljanjem naprav z jasnimi slikami izdelkov, s katerimi delajo, ta tehnologija proizvajalcem omogoča znižanje stroškov, povečanje učinkovitosti in izboljšanje delovanja.

Omogoča jim tudi spremljati in celo odpraviti težave, ko se pojavijonamesto da bi čakali, da gre kaj narobe in bi morali naročati drage dele ali izvajati zahtevna popravila. Prvi korak, da to dosežete? Razumejte, kakšna je vaša tovarna v resnici z vidika IT. Oglejmo si, kako strojni vid spreminja tovarne po vsem svetu, tako da raziščemo nekaj ključnih primerov.

Kaj je računalniški vid?

Strojni vid je proces, s katerim računalniki zaznavajo svet. Od človeškega vida se razlikuje v nekaj ključnih pogledih. Prvič, strojni vid je digitalen. Algoritmi računalniškega vida lahko zaznajo oblike in barve, vendar dejansko ne vidijo ničesar. Ljudje vidimo barve, zaznavamo pa tudi oblike. Zaradi tega je računalniški vid tako dragocen. Računalniški vid je podpodročje strojnega učenja. Ko usposabljate algoritem strojnega učenja, ga dejansko poučujete. Kažejo mu primere in se iz njih uči. Več primerov kot mu boste pokazali, bolj natančen bo. To se zgodi, ko trenirate algoritem računalniškega vida. Ko mu vnesemo veliko vizualnih podatkov, postane vse bolj natančen.

Kako deluje umetni vid?

Umetni vid je sestavljen iz pridobivanja jasne podobe sveta. Če želite to narediti, potrebujete način zaznavanja dogajanja v prizorišču. Obstaja veliko načinov za to. Uporabite lahko na primer kamero ali pa senzorje, ki zaznavajo svet okoli vas. V vsakem primeru za zaznavanje vizualnih podatkov uporabljate nekaj, kar se imenuje senzor. Nato potrebujete način za interpretacijo tega, kar ti senzorji zaznajo. Algoritmi računalniškega vida to počnejo s konceptom, imenovanim ekstrakcija funkcij. Vizualni podatki iz senzorja se pretvorijo v številske vrednosti, ki jih lahko uporabi algoritem.

Vrste umetnega vida

Nekatere vrste računalniškega vida ali tehnologij, ki se uporabljajo za umetni vid, so:

• globoko učenje: Sistemi globokega učenja, znani tudi kot nevronske mreže, so jedro strojnega vida. Zasnovani so tako, da se z izkušnjami učijo in izboljšujejo, hkrati pa so dovolj razširljivi in ​​prilagodljivi, da se prilagajajo hitremu razvoju novih tehnologij. Običajno so usposobljeni za velike nize podatkov in jih je mogoče uporabiti za najrazličnejše naloge, vključno z računalniškim vidom, prepoznavanjem predmetov, razumevanjem jezika in sklepanjem. Sistemi globokega učenja, znani tudi kot nevronske mreže, so jedro računalniškega vida. Zasnovani so tako, da se z izkušnjami učijo in izboljšujejo, hkrati pa so dovolj razširljivi in ​​prilagodljivi, da se prilagajajo hitremu razvoju novih tehnologij. Običajno so usposobljeni za velike nize podatkov in jih je mogoče uporabiti za najrazličnejše naloge, vključno z računalniškim vidom, prepoznavanjem predmetov, razumevanjem jezika in sklepanjem.
• krepitveno učenje: Sistemi za krepitev učenja uporabljajo AI za spreminjanje sistema glede na vedenje uporabnikov. Primer tega je virtualni agent, ki sledi gibanju uporabnika in se odziva na podlagi parametrov, kot sta lokacija in čas. V VR bi to lahko uporabili za ustvarjanje interaktivne izkušnje, kjer se predmeti v virtualnem svetu odzivajo na dejanja uporabnika, na primer vrata, ki se odprejo, ko se jim uporabnik približa. Sistemi za krepitev učenja uporabljajo AI za spreminjanje sistema glede na vedenje uporabnikov. Primer tega je virtualni agent, ki sledi gibanju uporabnika in se odziva na podlagi parametrov, kot sta lokacija in čas. V VR bi to lahko uporabili za ustvarjanje interaktivne izkušnje, kjer se predmeti v virtualnem svetu odzivajo na dejanja uporabnika, na primer vrata, ki se odprejo, ko se jim uporabnik približa.
• delno nadzorovano učenje: Polnadzorovani sistemi usposabljajo svoje modele samo z uporabo podnabora označenih podatkov. Na primer, ena aplikacija je prepoznavanje predmetov brez označevanja njihovih oblik. Športna ekipa uporablja delno nadzorovano umetno inteligenco, da poišče igralce na posnetkih, ne da bi poznala njihova imena.

Kako računalniški vid spreminja tovarne s spremljanjem delov

Ena prvih prednosti računalniškega vida je bil izboljšan pregled. Ne samo, da so kamere dobre pri odkrivanju napak, ampak jih strojni vid odlično odkrije. Zaradi tega je ključna tehnologija za izboljšanje kakovosti, ki proizvajalcem omogoča, da odkrijejo težave, preden povzročijo drago predelavo. Računalniški vid je še posebej učinkovit pri avtomatizaciji pregledovanja velikih in zapletenih delov. To vam omogoča pogled na celoten predmet, ki ga je veliko lažje analizirati kot pogled na majhen del. Veliko bolj verjetno je, da boste opazili težavo, ki je sicer ne bi opazili. Pri reševanju teh težav vam lahko pomaga tudi algoritem računalniškega vida. Z računalniškim vidom lahko ustvarite digitalni model dela in ga uporabite za sledenje napakam, ko se pojavijo, in spremljanje njihovega napredka, ko so odpravljene.

Kako računalniški vid spreminja tovarne z nadzorno opremo

Zaradi enakih prednosti, zaradi katerih je računalniški vid odličen za pregledovanje delov, je tudi dobra izbira za opremo za spremljanje. Medtem ko je kamera morda premajhna, da bi videla notranje delovanje stroja, lahko računalniški vid zlahka preslika celotno notranjost stroja in sestavne dele, ki jih vsebuje. To vam omogoča, da natančno vidite, kaj se dogaja, in prepoznate morebitne težave. Računalniški vid je še posebej primeren za odkrivanje težav v strojih. Z lahkoto zaznava gibe, ki bi jih človek lahko spregledal. Zaznate lahko tudi težave s samimi stroji, ko se pojavijo, na primer okvarjene komponente. Ko gre za spremljanje proizvodnje, lahko računalniški vid opazi stvari, ki bi jih človek lahko spregledal. Prav tako lahko zazna nepravilnosti v podatkih, ki jih človek ne bi opazil. Te točke imenujemo anomalije, ker se ne ujemajo z ostalimi podatki. To vam lahko pomaga prepoznati morebitne težave v vaših procesih. Pomaga vam lahko tudi pri določanju prioritet problemov in iskanju rešitev za izboljšanje proizvodnje.

Kako strojni vid spreminja tovarne s spremljanjem zaposlenih

Tako kot je strojni vid primeren za pregledovanje delov, je primeren tudi za spremljanje delavcev. Zaradi tega je uporaben način za izboljšanje varnosti in ohranjanje ljudi na trnih. Prav tako je koristen način za zmanjšanje utrujenosti in težav, povezanih z utrujenostjo. Računalniški vid se lahko uporablja za spremljanje delavcev, ki se premikajo po tovarni. To vam lahko pomaga načrtovati vaše delovno okolje in opaziti težave, kot so blokirane ali gneče poti. Za spremljanje dejavnosti vsakega delavca lahko uporabite tudi računalniški vid. To vam omogoča, da spremljate svojo uspešnost in natančno določite morebitne napake, preden povzročijo drago predelavo. Za spremljanje opreme in strojev lahko uporabite tudi računalniški vid. To vam omogoča, da opazite težave s stroji, ki jih človeško oko zlahka spregleda.

Kako računalniški vid spreminja tovarne z odkrivanjem napak

Računalniški vid je tudi odlično orodje za odkrivanje napak. To je zelo smiselno, saj številne enake prednosti, zaradi katerih je dobro orodje za pregledovanje delov, pomenijo tudi dobro orodje za odkrivanje napak komponent. Računalniški vid je še posebej primeren za odkrivanje napak v zgodnji fazi. To pomeni, da je manj verjetno, da boste morali naročati draga popravila ali rešitve. Računalniški vid je še posebej primeren tudi za odkrivanje površinskih napak, kot so praske ali napake na barvi. Zaradi tega je dobra izbira za nadzor kakovosti.

3D skeniranje

Ko začnete uporabljati računalniški vid, da bi razumeli, kako v resnici izgleda vaša tovarna, se je povsem naravno vprašati, kaj zamujate. Očiten naslednji korak je, da začnete uporabljati kamere za ustvarjanje 3D modelov svojega okolja. Ta pristop k strojnemu vidu, ki temelji na podatkih, se pogosto imenuje globoko učenje. In še enkrat, to je zelo smiselno. Algoritmi strojnega vida se običajno učijo na majhnem številu primerov. To je zelo površna oblika strojnega učenja. Za urjenje algoritma globokega učenja je potrebnih veliko vizualnih podatkov, a ko je to končano, lahko vidite veliko v podatkih.

robotski vid

Vendar pa 3D skeniranje predstavlja potencialno težavo. Deluje odlično za preglede na kraju samem, ko pa ustvarite 3D model, ste obtičali z njim. In ko začnete uporabljati računalniški vid za sledenje in identifikacijo delov, se boste verjetno začeli zaletavati v stvari. Na srečo obstaja tudi rešitev za to težavo. Z računalniškim vidom lahko ustvarite vizualno predstavitev okolja robota. To vam omogoča uporabo računalniškega vida za prepoznavanje morebitnih ovir in njihovo izogibanje.

video nadzor

Ko začnete uporabljati računalniški vid v svojih strojih, boste verjetno želeli enako storiti s svojo opremo. To lahko storite tako, da ustvarite vizualne predstavitve ekipe. Ta pristop se pogosto imenuje vizualizacija. Ustvarite lahko vizualizacije, ki vam bodo pomagale razumeti, kako deluje vaš računalnik, ali pa ustvarite vizualizacije, ki vam bodo pomagale učiti algoritme računalniškega vida. Vizualizacije lahko uporabite za ustvarjanje tridimenzionalnega modela vašega stroja.

AI in senzorji

Računalniški vid je ključna komponenta v številnih aplikacijah umetne inteligence. Sem spadajo stvari, kot so prepoznavanje slik, prevajanje jezikov in sinteza govora. Računalniški vid je ključen tudi pri razvoju nevronskih mrež. To so ključni del aplikacij za globoko učenje. Računalniški vid je veliko več kot preprosto zaznavanje vizualnih podatkov. Te sisteme je treba usposobiti s številnimi primeri, da so uporabni. Prav tako jih je treba razporediti po celotni proizvodni liniji.